工作清單

【ホリエモン直言】ClaudeもChatGPTも終わりです。新AI「Jev」を知らないと時代の波に取り残されます【堀江貴文 切り抜き】

逐字稿文字預覽

ポイントはですね、3つの判断しか下さない判断に特化したAIであるということですね。タイプセーフAIというですね、
元AIの人がですね、2年間ステルスモードでずっと研究していたジェブというですね、AIツールがですね、ここ数日とかもう23日ですかね、めちゃくちゃ注目されてることについて、え、解説をしたい
と思います。私もですね、先ほどウェイト
リストに登録させていただいたんですけれども、ウェイトリストで色々聞かれて、この質問に答えたら早くファーストパスをすよみたいな感じだったんで、久しぶりにDisccordのアプリを開いたりと
かしてDisccordのアカウント出したりとか、GitubのURL見せたりとかていうようなことをやってルエトリストン登録しました。気の早い
開発者の人たちがですね、たくさんのユースケースを作っております。これ何が
すごいかと言いますとですね、LLMは多分オープンソースかなんかね、LLMを使っているんだと思うんですけれども、ポイントはですね、3つの判断しか下さない判断に特化したAIであるということ
ですね。これが答えたと日本の首都は何で
すかって言われて、東京が94%でありますと。例えば首都はですね、福岡と札幌
と名古屋と大阪と東京のどれですかって言ったら100%東京ですという風に答える。完全に出力される答えがですね、
確実であると嘘をついたりとかそういったこともしないし、ちょうどグレーゾーンって言うんですかね。いわゆるこれが正しい
かどうか分からない。確信できない。確信
できない場合でもAIって答えを返しますよね。これがたまに間違うとか嘘を答える
とかそういったところにつがっていくと思うんですけれどもそうではなくてパーセンテージで返すので例えば大量のメールの仕訳とかですねアンケートの回答内容がどうなのかとか問い合わせメールが
来たこれはお客さん起こっているのか単なる質問なのかとかなんかそういったことをですね仕分けるこれをですねというかまめちゃくちゃ早くローコストでやる。
ちなみに入力は若干の本当にでもそれも奨学の当訓台がかかるんですが出力は無料ですということでコストそしてレスポンスピードがですねめちゃくちゃ早いと既存のAIよりも早い判断だけを下すAIだと
いうことですね。これまでのAIというの
はですね、この文章の作成を1文字1文字やってたんで76それにですね、時間とコストがかかっていたと。その上でさらに
時間がかかってるようにたまにね、ブスを返すということで、ま、その辺が風だったわけですけれども、それを見事解決したそこに特化したAIだということですね。
これがだから人間のファーストモードと熟量モードがあるという、ま、そういう研究結果があるんですけれども、研究結果とか心理学のですね、世界でそういった研究があるんですけれども、いわゆるこの
ジェブはですね、1番目の思考をね、こっちの方ですね、担うとそれが解決できないというか、確率がちょっとグレーゾンだなと思ったらもっと高性能な例とかそういったものに熟行させる。もっと
確率が低いものに関しては人間が見るとそういった役割物をすることができると。
高速でプレイをするゲームだったりとか株とかですね、ビットコインとかそういったものの取引、高速最低取引みたいなやつですね。こういったものとかUIXとか
そういったデザイン、ウェブサイトとかのデザインの鑑定とかですね。ちゃんとした
アクセシビリティを実現できてるかどうかとかですね。昨年ですかね、リアル
VALリューに出たお任せAIとかみたいなやつとかもGPTライブお客さんがですね、ウェブサイトの商品について問い合わせをしたら自然な会をしながらですね、お客さんが欲しそうなものをです
ね、リアルタイムでどんどん提示していくみたいなことが可能だったりすると、これ多分アストラとかと一緒にコデックスアストラで、え、作ればですね、すぐにでこういったお任せAIみたいなシステムが
カスタムでも作ることができる。ま、そう
いったAIなんですよね。出力する時に1
文字1文字出力して時間がかかってコストもかかるんではなくて判断だけを下す新しいタイプのAIが出てきたということで、ま、この考え方自体は非常に画期的なんじゃないかなと思いますが、じゃあ
ぶっちゃけこれ誰でもできんじゃねえのみたいな話は、え、確かにあるかなっていう要はだから既存のLLMの出力部分だけ自分と同じような考え方で作れば同じことできますよねっていう、そういうお話
もしてる人たちがいますね。本当AIを
毎日毎日ニュースが飛び込んできて本当に目が離せません。次を期待しましょう。と
いうことでこの辺で終わりたいと思います。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://youtu.be/--msWmEaxQ0?si=xOEinFucF-qVBHGo --language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

    來源：https://youtu.be/--msWmEaxQ0?si=xOEinFucF-qVBHGo

    辨識語言：ja ｜ 參數：--language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 自動字幕優先，Whisper 作為備援
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 雙語翻譯
    5. 雙語時間軸與學習單元
    6. 筆記與發布
    7. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：13.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：44.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 雙語翻譯

    工具：vnt-sentence（句子雙語翻譯）

    處理：將句子翻譯成繁體中文

    產出：sentence_bilingual_transcript.json（雙語逐字稿）

    耗時：19.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 雙語時間軸與學習單元

    工具：videonote_learning_timeline_v2.py（建立雙語時間軸與學習單元）

    處理：建立雙語時間軸與學習內容

    產出：sentence_bilingual_timeline.html（雙語時間軸頁）、learning.json（學習單元）、japanese_learning.json（日文學習單元）

    耗時：91.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：71.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
使用 Workbench 上傳校正字幕、中文參考稿或回饋 SRT，重新產生雙語與學習單元。
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